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Jason_Hu_6
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Founding a startup in SF (AI x MarTech)
种子轮获 a16z, Prosus 等机构投资
Jason_Hu_6
11月前
Jason_Hu_6
12月前
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Jason_Hu_6
1年前
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Jason_Hu_6
1年前
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Jason_Hu_6
1年前
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Jason_Hu_6
3年前
web3的2C产品应该有自己独特的产品形态，不应该基于web2改进。

不看好用数据互通性/可组合性/资产所有权来改进微信/Twitter/YouTube。例子比如Lens, Farcaster, mail3, 等等。

正面的成果例子目前很少，但相信会越来越多。目前的例子比如 ENS，头像NFT等等。
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Jason_Hu_6
3年前
近期看了一圈web3社交产品，现在的范式问题太大了。

Lens 这么有名的项目，日活可以低到100...
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Jason_Hu_6
4年前
是不是可以这么总结：每个工作都有系统性知识，比如ML教科书上的模型、医生教科书里的疾病与治疗手段等，而手艺就是把杂乱的现实组织并接入已有知识体系的能力。

庞子奇: 每个职业和领域都有自己的“手艺”——那工程师的“手艺”是什么？ 工程师每天面对的都是未解的问题、故障的系统，其中相互纠缠的因素在确定的物理世界中活活制造了一个“黑箱”，而工程师的“手艺”就是——根据经验和知识设计合适的方案探查黑箱、解开纠缠、让整个系统重新恢复秩序。 如果更细分到AI相关的领域，也就是机器学习/计算机视觉/...工程师，抛去对各自细分业务领域的理解，他们共有的一项“手艺”叫做理解Data-Driven： 1. 他们理解“Data”，理解数据中需要有哪些因素可以引向好的模型 (例如Scale & Diversity)，而哪些因素会导致最终的失败 (例如 Dirty Annotations & Bias)；2. 他们理解“Driven”，即如何设计高性能、健壮、具有一定解释性的模型处理问题，当深度学习发展到今天的程度，大家已经逐渐意识到，好的“End-to-End”并不意味着“神经网络一把梭”。 因此：1. 如果有人想要涉足AI、机器学习，请着重发展自己对“Data- Driven”的理解。2. 如果寻找合作的工程师，请用手里的案例、项目考考他的“手艺”，看看他对于“Data- Driven”的使用，是否像敲键盘一样自在。

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Jason_Hu_6
4年前

庞子奇: 每个职业和领域都有自己的“手艺”——那工程师的“手艺”是什么？ 工程师每天面对的都是未解的问题、故障的系统，其中相互纠缠的因素在确定的物理世界中活活制造了一个“黑箱”，而工程师的“手艺”就是——根据经验和知识设计合适的方案探查黑箱、解开纠缠、让整个系统重新恢复秩序。 如果更细分到AI相关的领域，也就是机器学习/计算机视觉/...工程师，抛去对各自细分业务领域的理解，他们共有的一项“手艺”叫做理解Data-Driven： 1. 他们理解“Data”，理解数据中需要有哪些因素可以引向好的模型 (例如Scale & Diversity)，而哪些因素会导致最终的失败 (例如 Dirty Annotations & Bias)；2. 他们理解“Driven”，即如何设计高性能、健壮、具有一定解释性的模型处理问题，当深度学习发展到今天的程度，大家已经逐渐意识到，好的“End-to-End”并不意味着“神经网络一把梭”。 因此：1. 如果有人想要涉足AI、机器学习，请着重发展自己对“Data- Driven”的理解。2. 如果寻找合作的工程师，请用手里的案例、项目考考他的“手艺”，看看他对于“Data- Driven”的使用，是否像敲键盘一样自在。

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Jason_Hu_6
5年前